Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: clef-flash
Библиотека: transformers
Опубликована: 2 окт 2026

Ссылки

clef-flash-Q4_K_M-GGUF

Изображение и текст → текст

Квантованная в GGUF Q4_K_M версия мультимодальной модели Cloudflare для структурированных ответов по изображениям и тексту.

291скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены2 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это квантованная версия модели Cloudflare/clef-flash, преобразованная в формат GGUF Q4_K_M для запуска через llama.cpp. Исходная модель предназначена для ответов на структурированные вопросы по тексту, JSON, изображениям и видео; каталог указывает поддержку визуального ввода и задачи image-text-to-text.

Модель подходит для извлечения структурированных сведений и классификации содержимого изображений в сценариях, где нужен текстовый ответ или вывод по заданной схеме. В README указано, что веса преобразованы из Cloudflare/clef-flash; метаданные связывают исходную модель с дообучением. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

извлечение структурированных данных из изображения
классификация содержимого изображения с выводом по схеме
ответы на вопросы по тексту и JSON
анализ изображений с формированием текстового результата

Ограничения

Сборка Q4_K_M использует квантованные веса, поэтому её точность может отличаться от исходной модели. README отсылает к карточке исходной модели за подробностями о возможностях и ограничениях.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

OlyMahmud/clef-flash-Q4_K_M-GGUF

This model was converted to GGUF format from Cloudflare/clef-flash using llama.cpp via the ggml.ai's GGUF-my-repo space. Refer to the original model card for more details on the model.

Use with llama.cpp

Install llama.cpp through brew (works on Mac and Linux)

brew install llama.cpp

Invoke the llama.cpp server or the CLI.

CLI:

llama-cli --hf-repo OlyMahmud/clef-flash-Q4_K_M-GGUF --hf-file clef-flash-q4_k_m.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

Server:

llama-server --hf-repo OlyMahmud/clef-flash-Q4_K_M-GGUF --hf-file clef-flash-q4_k_m.gguf -c 2048

Note: You can also use this checkpoint directly through the usage steps listed in the Llama.cpp repo as well.

Step 1: Clone llama.cpp from GitHub.

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp

Step 2: Move into the llama.cpp folder and build it with LLAMA_CURL=1 flag along with other hardware-specific flags (for ex: LLAMA_CUDA=1 for Nvidia GPUs on Linux).

cd llama.cpp && LLAMA_CURL=1 make

Step 3: Run inference through the main binary.

./llama-cli --hf-repo OlyMahmud/clef-flash-Q4_K_M-GGUF --hf-file clef-flash-q4_k_m.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

./llama-server --hf-repo OlyMahmud/clef-flash-Q4_K_M-GGUF --hf-file clef-flash-q4_k_m.gguf -c 2048

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов: 7b265d1